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安全な認証手段として普及が進むパスキーですが、アカウントが一度侵害されると復旧が極めて困難になる罠が存在します。ユーザー調査から明らかになった、悪用されたパスキーの発見を妨げるUIの課題と、サービス提供者が取り組むべきデザインの改善策を解説します。

AIコード生成ツールの普及は開発者の責任感にどう影響するでしょうか。研究に基づき、開発者が「心理的所有感」を保ち、100%の責任を負うための「システムの守護者」としての役割や、チームの認知的関与を維持する具体的なマネジメント手法を解説します。

AI導入による開発現場の生産性の変化を、実際のソフトウェア企業の生の声を基に解説します。コーディング高速化に伴うレビューや検証の負担増という実態を捉え、持続可能なAI活用のための組織設計と5つの評価指標（KPI）を紹介します。

SBOMやSCAツールが検知できない、実際のファイルとメタデータの乖離「ソフトウェア・ダークマター（SDM）」を解説。コンテナやパッケージの調査データをもとに、その発生原因、リスク、対策を紹介します。

LLMの性能競争からOpenClawなどのエージェント、Codexなどの進化を、Tencent Youtu Lab等の研究に基づいて一通り振り返り、今後の課題を詳しく解説します。

AIによるソフトウェア開発自動化の現状と限界を、1,731人の開発者への国際調査を基に解説します。自動化が進むほど残る非定型タスクの実態や、高度自動化環境で働く人々が抱く雇用不安の理由に迫ります。今後のキャリア設計に役立つ内容です。

AIコーディングアシスタントの普及は、開発者のセキュリティ意識をどう変えるのか。論文の調査結果から「コード作成時からレビュー段階への後退」という課題を解説します。安全な開発に向け、別モデルでのクロスレビューや組織的な対策を提案します。

優れたコーディングエージェントが必ずしも良い教師データを作るとは限りません。高性能モデルより低スコアのモデルが優れた教師になる「指導力のパラドックス」と、それを解決する「環境接地型監視（EGS）」の効果について、最新の研究データを基に解説します。

AIエージェントを用いたソフトウェア開発において、エンジニアはどのようにその動作を監視しているのでしょうか。17名の経験豊富な開発者への調査から明らかになった、4つの監視アプローチと、現場で使われている実用的な判断ルール（ヒューリスティクス）を解説します。

脆弱性件数だけでは測れない開発チームの「セキュリティ成熟度」を評価する指標として、脆弱性の「再発」が注目されています。1,213のオープンソースプロジェクトを分析した研究データをもとに、再発の分類、実態、およびその対策について詳しく解説します。

技術情報のインプットにポッドキャストは有効でしょうか。200以上のSpotify番組分析データを基に活用法と課題を解説。さらに、技術キャッチアップに役立つ「著者おすすめのポッドキャスト3選」も紹介します。

生成AIはコードの品質にどう影響するのか。1,000以上のプロジェクトを調査した研究に基づき、プロジェクト規模ごとに異なる技術的負債の増減傾向を解説。開発速度とコード品質を両立させるための、具体的な品質管理のポイントを提示します。